Phantom-based strategy for the optimization of FDG pet brain imaging reconstruction
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS |
Texto Completo: | http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10112 |
Resumo: | Introdução: A imagem de tomografia por emissão de pósitrons (PET) com [18F] FDG fornece informações valiosas sobre os processos patológicos subjacentes em doenças neurodegenerativas, como a doença de Alzheimer (DA). As aquisições de imagens PET nessas populações devem ser as mais curtas possíveis para limitar os movimentos da cabeça e melhorar o conforto do paciente. A otimização de protocolos de reconstrução é usualmente realizada através da análise de imagens adquiridas com fantomas antropomórficos, ambos em termos de qualidade de imagem e acurácia de quantificação. Objetivo: Desenvolver e validar uma estratégia de otimização baseada em fantoma para reconstrução de imagem [18F]FDG-PET para reduzir o tempo de aquisição, mantendo a precisão de quantificação adequada e qualidade de imagem. Métodos: Imagens PET adquiridas com [18F]FDG de um fantoma cerebral 3D Hoffman foram adquiridas. Estratégias de otimização foram desenvolvidas, de forma a obter imagens sem perda aparente de qualidade e com precisão de quantificação adequada nas regiões analisadas. Métodos de reconstrução analíticos e iterativos foram comparados por meio de métricas de qualidade de imagem e precisão quantitativa. Por fim, o protocolo otimizado foi testado em dados retrospectivos de PET adquiridos com [18F]FDG de indivíduos saudáveis e pacientes com a DA. Resultados: Estudo do fantoma: O algoritmo de reconstrução OSEM foi otimizado (4 iterações e 32 subconjuntos), o que resultou em imagens semelhantes em comparação com as configurações clínicas atuais, com uma redução de 50% no tempo de varredura (5 min com um filtro pós-reconstrução de 4 mm). Estudo clínico: As métricas de quantificação e qualidade de imagem foram semelhantes entre o protocolo otimizado e o protocolo clínico, e não foram observadas diferenças significativas entre eles. Dois médicos experientes avaliaram visualmente as imagens em termos de ruído, contraste e qualidade geral da imagem. Nenhuma diferença entre os protocolos foi identificada pelos médicos. Conclusão: A diminuição do tempo de aquisição é possível através da otimização dos parâmetros de reconstrução da imagem, mantendo a acurácia de quantificação e qualidade de imagem adequadas. O protocolo otimizado obtido nesse trabalho foi implementado em dados clínicos e apresentou resultados comparáveis com aqueles adquiridos com o protocolo clínico. |
id |
P_RS_ca87909291156ec7090e86e46ab3b5ad |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:tede2.pucrs.br:tede/10112 |
network_acronym_str |
P_RS |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS |
repository_id_str |
|
spelling |
Silva, Ana Maria Marques dahttp://lattes.cnpq.br/5375482124482980Caribé, Paulo Rauli de Vasconceloshttp://lattes.cnpq.br/4051669809191948Pinto, Samara Oliveira2022-03-10T16:57:30Z2022-01-31http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10112Introdução: A imagem de tomografia por emissão de pósitrons (PET) com [18F] FDG fornece informações valiosas sobre os processos patológicos subjacentes em doenças neurodegenerativas, como a doença de Alzheimer (DA). As aquisições de imagens PET nessas populações devem ser as mais curtas possíveis para limitar os movimentos da cabeça e melhorar o conforto do paciente. A otimização de protocolos de reconstrução é usualmente realizada através da análise de imagens adquiridas com fantomas antropomórficos, ambos em termos de qualidade de imagem e acurácia de quantificação. Objetivo: Desenvolver e validar uma estratégia de otimização baseada em fantoma para reconstrução de imagem [18F]FDG-PET para reduzir o tempo de aquisição, mantendo a precisão de quantificação adequada e qualidade de imagem. Métodos: Imagens PET adquiridas com [18F]FDG de um fantoma cerebral 3D Hoffman foram adquiridas. Estratégias de otimização foram desenvolvidas, de forma a obter imagens sem perda aparente de qualidade e com precisão de quantificação adequada nas regiões analisadas. Métodos de reconstrução analíticos e iterativos foram comparados por meio de métricas de qualidade de imagem e precisão quantitativa. Por fim, o protocolo otimizado foi testado em dados retrospectivos de PET adquiridos com [18F]FDG de indivíduos saudáveis e pacientes com a DA. Resultados: Estudo do fantoma: O algoritmo de reconstrução OSEM foi otimizado (4 iterações e 32 subconjuntos), o que resultou em imagens semelhantes em comparação com as configurações clínicas atuais, com uma redução de 50% no tempo de varredura (5 min com um filtro pós-reconstrução de 4 mm). Estudo clínico: As métricas de quantificação e qualidade de imagem foram semelhantes entre o protocolo otimizado e o protocolo clínico, e não foram observadas diferenças significativas entre eles. Dois médicos experientes avaliaram visualmente as imagens em termos de ruído, contraste e qualidade geral da imagem. Nenhuma diferença entre os protocolos foi identificada pelos médicos. Conclusão: A diminuição do tempo de aquisição é possível através da otimização dos parâmetros de reconstrução da imagem, mantendo a acurácia de quantificação e qualidade de imagem adequadas. O protocolo otimizado obtido nesse trabalho foi implementado em dados clínicos e apresentou resultados comparáveis com aqueles adquiridos com o protocolo clínico.Background: Positron emission tomography (PET) imaging with [18F]FDG provides valuable information regarding the underlying pathological processes in neurodegenerative disorders, such as Alzheimer’s disease (AD). PET imaging in these populations should be as short as possible to limit head movements and to improve patient comfort. Image reconstruction protocol optimization is usually performed by acquiring images from an anthropomorphic phantom and assessing both image quality and quantification accuracy. Objective: To develop and validate a phantom-based optimization strategy for [18F]FDG-PET imaging reconstruction to reduce acquisition time while maintaining adequate quantification accuracy and image quality. Methods: [18F]FDG-PET images of a Hoffman 3D brain phantom were acquired. Optimization strategies were developed to obtain images with no apparent quality loss and adequate quantification accuracy in the analyzed regions. Analytical and iterative reconstruction methods were compared by means of image quality and quantitative accuracy metrics. Lastly, the optimized reconstruction protocol was evaluated in [18F]FDG-PET retrospective data acquired from healthy individuals and AD patients. Results: Phantom study: OSEM reconstruction algorithm was optimized (4 iterations and 32 subsets). It resulted in remarkably similar images compared to the current clinical settings, with a 50% reduction in scan time (5 min with a post-reconstruction filter of 4 mm). Clinical study: Quantification and image quality metrics were similar between optimized and clinical protocols, and no significant differences between protocols were observed. Two experienced physicians visually assessed the images in terms of noise, contrast, and overall image quality. No difference between protocols was identified by the physicians. Conclusion: Shortening the acquisition time is therefore possible by optimizing image reconstruction parameters while maintaining adequate quantification accuracy and image quality. The optimized protocol obtained in this study was assessed in human data and presented comparable results to those of the clinical protocol.Submitted by PPG Engenharia Elétrica (engenharia.pg.eletrica@pucrs.br) on 2022-03-09T12:29:13Z No. of bitstreams: 1 SAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdf: 11412875 bytes, checksum: 252584de3c17e50802fb086eb352abab (MD5)Approved for entry into archive by Sheila Dias (sheila.dias@pucrs.br) on 2022-03-10T16:32:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 SAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdf: 11412875 bytes, checksum: 252584de3c17e50802fb086eb352abab (MD5)Made available in DSpace on 2022-03-10T16:57:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdf: 11412875 bytes, checksum: 252584de3c17e50802fb086eb352abab (MD5) Previous issue date: 2022-01-31Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESapplication/pdfhttp://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/183413/SAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdf.jpgengPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do SulPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaPUCRSBrasilEscola PolitécnicaBrain PET Imagens de PET CerebraisReconstructionOptimizationQuantificationImage QualityImagens de PET CerebraisReconstruçãoOtimizaçãoQuantificaçãoQualidade de ImagemENGENHARIASPhantom-based strategy for the optimization of FDG pet brain imaging reconstructioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisTrabalho não apresenta restrição para publicação-26605041092728202950050060045189710564848268253590462550136975366info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RSinstname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)instacron:PUC_RSTHUMBNAILSAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdf.jpgSAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdf.jpgimage/jpeg5838http://tede2.pucrs.br/tede2/bitstream/tede/10112/4/SAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdf.jpg954e1e4a5d39c29a3856ae15ec164a5aMD54TEXTSAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdf.txtSAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdf.txttext/plain188313http://tede2.pucrs.br/tede2/bitstream/tede/10112/3/SAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdf.txt061a1bf0f12a60518c115111bc7bc57aMD53ORIGINALSAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdfSAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdfapplication/pdf11412875http://tede2.pucrs.br/tede2/bitstream/tede/10112/2/SAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdf252584de3c17e50802fb086eb352ababMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8590http://tede2.pucrs.br/tede2/bitstream/tede/10112/1/license.txt220e11f2d3ba5354f917c7035aadef24MD51tede/101122022-03-10 20:00:19.92oai:tede2.pucrs.br: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede2.pucrs.br/tede2/PRIhttps://tede2.pucrs.br/oai/requestbiblioteca.central@pucrs.br||opendoar:2022-03-10T23:00:19Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)false |
dc.title.por.fl_str_mv |
Phantom-based strategy for the optimization of FDG pet brain imaging reconstruction |
title |
Phantom-based strategy for the optimization of FDG pet brain imaging reconstruction |
spellingShingle |
Phantom-based strategy for the optimization of FDG pet brain imaging reconstruction Pinto, Samara Oliveira Brain PET Imagens de PET Cerebrais Reconstruction Optimization Quantification Image Quality Imagens de PET Cerebrais Reconstrução Otimização Quantificação Qualidade de Imagem ENGENHARIAS |
title_short |
Phantom-based strategy for the optimization of FDG pet brain imaging reconstruction |
title_full |
Phantom-based strategy for the optimization of FDG pet brain imaging reconstruction |
title_fullStr |
Phantom-based strategy for the optimization of FDG pet brain imaging reconstruction |
title_full_unstemmed |
Phantom-based strategy for the optimization of FDG pet brain imaging reconstruction |
title_sort |
Phantom-based strategy for the optimization of FDG pet brain imaging reconstruction |
author |
Pinto, Samara Oliveira |
author_facet |
Pinto, Samara Oliveira |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Silva, Ana Maria Marques da |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/5375482124482980 |
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv |
Caribé, Paulo Rauli de Vasconcelos |
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/4051669809191948 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Pinto, Samara Oliveira |
contributor_str_mv |
Silva, Ana Maria Marques da Caribé, Paulo Rauli de Vasconcelos |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Brain PET Imagens de PET Cerebrais Reconstruction Optimization Quantification Image Quality |
topic |
Brain PET Imagens de PET Cerebrais Reconstruction Optimization Quantification Image Quality Imagens de PET Cerebrais Reconstrução Otimização Quantificação Qualidade de Imagem ENGENHARIAS |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Imagens de PET Cerebrais Reconstrução Otimização Quantificação Qualidade de Imagem |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
ENGENHARIAS |
description |
Introdução: A imagem de tomografia por emissão de pósitrons (PET) com [18F] FDG fornece informações valiosas sobre os processos patológicos subjacentes em doenças neurodegenerativas, como a doença de Alzheimer (DA). As aquisições de imagens PET nessas populações devem ser as mais curtas possíveis para limitar os movimentos da cabeça e melhorar o conforto do paciente. A otimização de protocolos de reconstrução é usualmente realizada através da análise de imagens adquiridas com fantomas antropomórficos, ambos em termos de qualidade de imagem e acurácia de quantificação. Objetivo: Desenvolver e validar uma estratégia de otimização baseada em fantoma para reconstrução de imagem [18F]FDG-PET para reduzir o tempo de aquisição, mantendo a precisão de quantificação adequada e qualidade de imagem. Métodos: Imagens PET adquiridas com [18F]FDG de um fantoma cerebral 3D Hoffman foram adquiridas. Estratégias de otimização foram desenvolvidas, de forma a obter imagens sem perda aparente de qualidade e com precisão de quantificação adequada nas regiões analisadas. Métodos de reconstrução analíticos e iterativos foram comparados por meio de métricas de qualidade de imagem e precisão quantitativa. Por fim, o protocolo otimizado foi testado em dados retrospectivos de PET adquiridos com [18F]FDG de indivíduos saudáveis e pacientes com a DA. Resultados: Estudo do fantoma: O algoritmo de reconstrução OSEM foi otimizado (4 iterações e 32 subconjuntos), o que resultou em imagens semelhantes em comparação com as configurações clínicas atuais, com uma redução de 50% no tempo de varredura (5 min com um filtro pós-reconstrução de 4 mm). Estudo clínico: As métricas de quantificação e qualidade de imagem foram semelhantes entre o protocolo otimizado e o protocolo clínico, e não foram observadas diferenças significativas entre eles. Dois médicos experientes avaliaram visualmente as imagens em termos de ruído, contraste e qualidade geral da imagem. Nenhuma diferença entre os protocolos foi identificada pelos médicos. Conclusão: A diminuição do tempo de aquisição é possível através da otimização dos parâmetros de reconstrução da imagem, mantendo a acurácia de quantificação e qualidade de imagem adequadas. O protocolo otimizado obtido nesse trabalho foi implementado em dados clínicos e apresentou resultados comparáveis com aqueles adquiridos com o protocolo clínico. |
publishDate |
2022 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2022-03-10T16:57:30Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2022-01-31 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10112 |
url |
http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10112 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
eng |
language |
eng |
dc.relation.program.fl_str_mv |
-266050410927282029 |
dc.relation.confidence.fl_str_mv |
500 500 600 |
dc.relation.cnpq.fl_str_mv |
4518971056484826825 |
dc.relation.sponsorship.fl_str_mv |
3590462550136975366 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
PUCRS |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Escola Politécnica |
publisher.none.fl_str_mv |
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS) instacron:PUC_RS |
instname_str |
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS) |
instacron_str |
PUC_RS |
institution |
PUC_RS |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://tede2.pucrs.br/tede2/bitstream/tede/10112/4/SAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdf.jpg http://tede2.pucrs.br/tede2/bitstream/tede/10112/3/SAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdf.txt http://tede2.pucrs.br/tede2/bitstream/tede/10112/2/SAMARA_OLIVEIRA_PINTO_DIS.pdf http://tede2.pucrs.br/tede2/bitstream/tede/10112/1/license.txt |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
954e1e4a5d39c29a3856ae15ec164a5a 061a1bf0f12a60518c115111bc7bc57a 252584de3c17e50802fb086eb352abab 220e11f2d3ba5354f917c7035aadef24 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS) |
repository.mail.fl_str_mv |
biblioteca.central@pucrs.br|| |
_version_ |
1799765354541481984 |